使用Haar小波挖掘数据流异步偶合模式

"这篇论文由陈安龙、唐常杰等人撰写，主要探讨了在多数据流中发现异步偶合模式的挑战性任务。研究中融合了Haar小波滤波技术和数据流处理技术，提出了新的挖掘方法。通过引入小波系数序列来衡量数据流之间的异步局部耦合度，并通过证明一系列定理保证了度量的准确性。此外，论文还设计了一种环形滑动窗口和噪声抵抗的增量算法，该算法的时间复杂性低于O(n^2)。实验部分使用真实数据验证了算法的有效性，关键词包括多数据流、异步偶合模式、Haar小波和环形滑动窗口。" 详细说明： 1. **异步偶合模式**：在多数据流中，异步偶合模式是指两个或多个数据流之间存在非同步的相关性或关联性。这种模式的挖掘对于理解数据流间的复杂关系、预测未来趋势以及异常检测具有重要意义。 2. **Haar小波滤波技术**：Haar小波是一种简单且计算效率高的离散小波变换形式，它能对数据进行多尺度分析，有效地提取信号中的细节信息。在这项研究中，Haar小波被用来过滤数据流，从而揭示隐藏的异步模式。 3. **数据流处理技术**：数据流处理是一种处理连续、无限且速度不可预知的数据流的方法。它强调实时性和内存效率，适应不断变化的数据环境。 4. **小波系数序列**：小波系数是小波变换的结果，表示原始信号在不同频率成分上的强度。在这项研究中，小波系数序列被用作度量数据流异步局域耦合度的工具，能够捕捉到非同步的关联变化。 5. **环形滑动窗口**：环形滑动窗口是一种数据处理技术，用于在数据流中分析固定长度的连续片段。在这个研究中，它被设计用来捕获数据流中的异步模式，同时允许窗口随着新数据的到来而向前移动，从而实现动态分析。 6. **噪声抵抗的增量算法**：这种算法能够在数据流中动态地添加新数据，同时抵抗噪声的影响。其时间复杂性低于O(n^2)，意味着算法的运行速度与数据量的增长呈线性关系，提高了大规模数据处理的效率。 7. **有效性验证**：通过实际数据的模拟实验，研究人员验证了所提出的算法在发现数据流间异步偶合模式方面的效果，进一步证实了这种方法的实用性和可靠性。 该论文的研究成果为处理和分析多数据流中复杂的异步关系提供了一种有效的方法，有助于在实时和大数据环境中更好地理解和预测数据行为。